课程背景
SPC:统计过程控制（SPC）主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。本课程重点关注统计过程控制（SPC）的实际应用。通过学习学员能够了解该工具的作用，应用目的及方法，了解常用控制图的应用场合，应用盲区，以减少不良质量成本，给企业带来经济价值。
MSA:系统地介绍统计过程和测量系统的概念,以及统计过程控制的手段和测量系统的分析方法,包括计数型和计量型过程的各类控制图。重点关注测量系统（MSA）的实际应用，通过学习学员能够了解该工具的作用，应用目的及方法，了解计量型及计数型测量系统的分析方法，测量设备的选择原则，针对组织常用的测量系统开发分析计划。该课程特点是：重点强调实用、互动性强、化繁为简、层层深入。

课程收益
SPC:
理解SPC的基本原理和实践方法； 
建立常用的休哈特控制图并能对控制图作解释； 
了解对于过程能力/性能指数的有关定义，计算等； 
了解过程改进循环和过程控制的各阶段运用控制图的流程； 
减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性； 
MSA：
了解测量系统的构成；
掌握常用测量系统分析的方法；
掌握测量设备的选择方法；
学会测量系统的改进方法；

课程对象
管理人员；技术、质量、生产管理人员；设计工程师；工艺工程师；质量工程师等；

课程大纲
SPC:
一.统计过程的基本概念及理论基础
二.SPC 的发展与控制图
三. 计量型数据的控制图与计数型数据的控制图
1. X-R 管制图（均值-极差控制图）
2.X-S 管制图（均值-标准差控制图）
3. 中位数极差图
4. 单值-移动极差图
5. 不合格品率的控制图于计数型数据的控制图-P 图
6. 不合格品数的控制图-P 图
7. 不合格数的控制图-C 图
8.单位不合格数控制图-U图
四.过程能力与过程性能研究
五.案例分析与现场练习

MSA:
一.MSA 的重要性
二.测量系统基础术语
三.测量系统分析的对象
四.测量系统误差来源
五.测量系统统计特性
六.理想的测量系统
七.测量系统应有的特性
八.测量系统研究准备
九.计量型分析
十.稳定性分析
十一.偏倚分析
十二.线性分析
十三.重复性和再现性分析
十四.计数型分析
十五.风险评估法
十六.软件演示与案例练习